Spark RDD概念学习系列之action操作

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Spark RDD概念学习系列之action操作

不多说,直接上干货! action操作 …

Spark RDD概念学习系列之transformation操作

不多说,直接上干货! transformation操作惰性求值 (1)RDD 的转化操作都是惰性求值的.这意味着在被调用行动操作之前Spark不会开始计算. (2)读取数据到RDD的操作也是惰性的. (3)惰性求值的好处: a. Spark 使用惰性求值可以把一些操作合并到一起来减少计算数据的步骤.在类似 Hadoop MapReduce 的系统中,开发者常常花费大量时间考虑如何把操作组合到一起,以减少MapReduce 的周期数. b. 而在Spark 中,写出一个非常复杂的映射并不见得能比…

Spark RDD概念学习系列之Pair RDD的action操作

不多说,直接上干货! Pair RDD的action操作所有基础RDD 支持的行动操作也都在pair RDD 上可用…

Spark RDD概念学习系列之Spark的算子的分类（十一）

Spark的算子的分类从大方向来说,Spark 算子大致可以分为以下两类: 1)Transformation 变换/转换算子:这种变换并不触发提交作业,完成作业中间过程处理. Transformation 操作是延迟计算的,也就是说从一个RDD 转换生成另一个 RDD 的转换操作不是马上执行,需要等到有 Action 操作的时候才会真正触发运算. 2)Action 行动算子:这类算子会触发 SparkContext 提交 Job 作业. Action 算子会触发 Spark 提交作业(Jo…

Spark RDD概念学习系列之Spark的算子的作用（十四）

Spark的算子的作用首先,关于spark算子的分类,详细见 http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5723857.html 1.Transformation 变换/转换算子 1.map算子 2.flatMap算子 3.mapPartitions算子 4.union算子 5.cartesian算子 6.grouBy算子 7.filter算子 8.sample算子 9.cache算子 10.persist算子 11.mapValues算子 12.combineByKey…

Spark RDD概念学习系列之RDD与DSM的异同分析（十三）

RDD是一种分布式的内存抽象,下表列出了RDD与分布式共享内存(Distributed Shared Memory,DSM)的对比. 在DSM系统[1]中,应用可以向全局地址空间的任意位置进行读写操作. DSM是一种通用的内存数据抽象,但这种通用性同时也使其在商用集群上实现有效的容错性和一致性更加困难. RDD与DSM主要区别在于[2],不仅可以通过批量转换创建(即“写”)RDD,还可以对任意内存位置读写. RDD限制应用执行批量写操作,这样有利于实现有效的容错. 特别是,由于RDD可以使用Li…